Model obliczeniowy naśladuje zdolność przewidywania ludzkich emocji

Kiedy wchodzisz w interakcję z inną osobą, prawdopodobnie spędzasz część swojego czasu, próbując przewidzieć, jak ta osoba będzie się czuła w związku z tym, co mówisz lub robisz. To zadanie wymaga umiejętności poznawczych zwanej teorią umysłu, która pomaga nam wnioskować o przekonaniach, pragnieniach, intencjach i emocjach innych ludzi.

Neurobiolodzy z MIT opracowali teraz model obliczeniowy, który może przewidywać emocje innych – w tym radość, wdzięczność, dezorientację, żal i zakłopotanie – który jest zbliżony do inteligencji społecznej obserwatorów. Model został zaprojektowany do przewidywania uczuć osób zaangażowanych w sytuację w oparciu o dylemat więźnia, klasyczny scenariusz teorii gier, w którym dwie osoby muszą zdecydować, czy współpracować z partnerem, czy go zdradzić.

Aby zbudować model, naukowcy połączyli kilka czynników, co do których przypuszczano, że wpływają na reakcje emocjonalne ludzi, w tym pragnienia tej osoby, jej oczekiwania w danej sytuacji oraz to, czy ktoś obserwuje jej działania.

Garff profesor nauk kognitywnych, Rebecca Sachs, MD, członek McGovern Institute for Brain Research i główny autor badania.

Sean Day Houlihan, 22-letni doktor habilitowany w Newcomb Institute for Computational Sciences w Dartmouth College, jest głównym autorem artykułu, który ukazał się dzisiaj w Philosophical Transactions A. Massachusetts Institute of Technology i Harvard University. dr Luke Hewitt ’22, Visiting Scholar na Uniwersytecie Stanforda; oraz Joshua Tenenbaum, profesor kognitywistyki obliczeniowej na MIT i członek Centrum Umysłów, Umysłów, Maszyn oraz Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) na MIT.

Przewiduj uczucia

Sachs mówi, że chociaż przeprowadzono wiele badań nad modelami komputerowymi do wnioskowania o czyimś stanie emocjonalnym na podstawie wyrazu twarzy, nie jest to najważniejszy aspekt ludzkiej inteligencji emocjonalnej. Najważniejsza jest umiejętność przewidywania czyjejś reakcji emocjonalnej na zdarzenia, zanim one nastąpią.

„Najważniejszą rzeczą w zrozumieniu uczuć innych ludzi jest przewidywanie, jak będą się czuć inni ludzie, zanim coś się wydarzy” – mówi. „Gdyby zaangażowana była cała nasza inteligencja emocjonalna, byłaby to katastrofa”.

Aby spróbować modelować sposób, w jaki obserwatorzy dokonują tych przewidywań, naukowcy wykorzystali scenariusze zaczerpnięte z brytyjskiego teleturnieju Złote Globy. W programie uczestnicy są parowani z pulą 100 000 $ do wygrania. Po negocjacjach ze swoim partnerem każdy uczestnik potajemnie decyduje, czy chce podzielić pulę, czy też spróbować ją ukraść. Jeśli oboje zdecydują się na podział, otrzymają po 50 000 $. Jeśli jeden zdradza i kradnie drugiego, złodziej dostaje całą pulę. Jeśli obaj spróbują ukraść, nikt nic nie dostanie.

W zależności od wyniku, uczestnicy mogą odczuwać szereg emocji – radość i ulgę, jeśli obaj zawodnicy się podzielą, zdziwienie i złość, jeśli przeciwnik ukradnie pulę, a być może poczucie winy połączone z podekscytowaniem, jeśli jednemu z nich uda się ukraść.

Aby stworzyć model obliczeniowy, który może przewidywać te uczucia, naukowcy zaprojektowali trzy oddzielne moduły. Pierwsza jednostka jest szkolona, ​​aby wnioskować o preferencjach i przekonaniach danej osoby na podstawie jej pracy, poprzez proces zwany mapowaniem wstecznym.

„Chodzi o to, że jeśli zobaczysz trochę czyjegoś zachowania, prawdopodobnie możesz wywnioskować, czego ta osoba chce i czego oczekuje w tej sytuacji” – mówi Sachs.

Korzystając z tego podejścia, pierwsza jednostka mogła przewidzieć motywacje zawodników na podstawie ich działań w grze. Na przykład, jeśli ktoś zdecydował się rozdzielić, aby podzielić się pulą, można wywnioskować, że spodziewał się również, że druga osoba się podzieli. Jeśli ktoś decyduje się na kradzież, prawdopodobnie oczekuje, że druga osoba będzie kraść, a nie chce być oszukany. A może spodziewali się, że druga osoba zerwie i postanowili spróbować ich wykorzystać.

Model może również uwzględniać wiedzę o konkretnych graczach, takich jak zawód zawodnika, aby pomóc mu wywnioskować najbardziej prawdopodobną motywację graczy.

Druga część porównuje wynik gry z tym, czego chce i czego oczekuje każdy z graczy. Następnie trzecia jednostka przewiduje uczucia, jakie mogą odczuwać zawodnicy, na podstawie wyniku i tego, co było wiadomo o ich oczekiwaniach. Ten trzeci moduł został przeszkolony w zakresie przewidywania emocji w oparciu o przewidywania ludzkich obserwatorów dotyczące tego, jak czuliby się zawodnicy po danym wyniku. Autorzy podkreślają, że jest to model ludzkiej inteligencji społecznej, zaprojektowany tak, aby naśladować sposób, w jaki obserwatorzy myślą przyczynowo o swoich uczuciach, a nie model tego, co ludzie faktycznie czują.

„Z danych model dowiaduje się, że na przykład odczuwanie wielkiej radości w danej sytuacji oznacza otrzymanie tego, czego się chce, zrobienie tego uczciwie i bez korzyści” — mówi.

Podstawowe aksjomaty

Gdy trzy moduły były już w grze, naukowcy wykorzystali je na nowym zbiorze danych z teleturnieju, aby określić, w jaki sposób przewidywania modeli emocjonalnych porównują się z przewidywaniami dokonanymi przez ludzkich obserwatorów. Ten model radził sobie z tym zadaniem znacznie lepiej niż jakikolwiek poprzedni model przewidywania emocji.

Sukces modelu wynika z włączenia kluczowych czynników, które ludzki mózg wykorzystuje również do przewidywania, jak inna osoba zareaguje na daną sytuację, mówi Sachs. Obejmuje to opisy tego, jak dana osoba ocenia sytuację i reaguje emocjonalnie na nią, w oparciu o jej pragnienia i oczekiwania, które odnoszą się nie tylko do korzyści materialnych, ale także do tego, jak postrzegają ją inni.

„Nasz model ma te podstawowe intuicje, że stany mentalne stojące za emocjami dotyczą tego, czego chcesz, czego oczekujesz, co się wydarzyło, kto był świadkiem. A ludzie chcą nie tylko rzeczy. Nie chcą tylko pieniędzy; chcą żeby być uczciwym, ale też nie chcą być wulgarni i nie oszukiwać”.

Naukowcy pomogli lepiej zrozumieć, w jaki sposób emocje wpływają na nasze działania, a następnie, odwracając ich model, wyjaśnić, w jaki sposób możemy wykorzystać działania ludzi do wywnioskowania ich podstawowych uczuć. Ten rodzaj pracy pomaga nam postrzegać emocje nie tylko jako „ uczucia”, ale ponieważ odgrywają kluczową i delikatną rolę w ludzkich zachowaniach społecznych” – mówi Nick Chater, profesor nauk behawioralnych na Uniwersytecie w Warwick, który nie był zaangażowany w badania.

Naukowcy mają nadzieję, że w przyszłych pracach przystosują model tak, aby mógł formułować bardziej ogólne prognozy w oparciu o sytuacje inne niż scenariusz teleturnieju zastosowany w tym badaniu. Pracują też nad stworzeniem modeli, które po ogłoszeniu wyników będą w stanie przewidzieć, co wydarzyło się w grze, tylko na podstawie mimiki zawodników.

Badania sfinansował Instytut McGovern. Paul E. i Lilah Newton Brain Science Award; Centrum Umysłów, Umysłów i Maszyn; Laboratorium sztucznej inteligencji MIT-IBM Watson; oraz interdyscyplinarna licencjacka inicjatywa badawcza.